generated from LufsX/Challenge-kNN
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Python
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Python
# function.py
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import numpy as np
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from collections import defaultdict
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"""
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挑战说明:
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- 自行编写实现 KNN 分类算法。
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- 函数输入: 待分类的样本 inX, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
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- 函数返回: 预测的分类标签。
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注意事项:
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- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
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- 在 function.py 中实现 KNN 分类算法。
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- 自动评测脚本仅会加载 classify0 函数，请勿修改函数名。
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- 训练集在本目录下的 datingTrainSet2.tsv 中。
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- 评测数据集在本目录下的 datingTestSet2.tsv 中。
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挑战环境:
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- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
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- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
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- Python: 3.10.12
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- numpy: 2.1.1
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"""
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"""
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请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
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"""
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id = "202210423112"
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name = "严锡好"
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"""
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参数说明:
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- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
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- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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- k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
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返回值:
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- int: 预测的分类标签。
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"""
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def classify0(inX, dataSet, labels, k=3):
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"""
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使用马氏距离的 KNN 分类算法。
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Args:
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- inX (numpy array): 输入待分类的样本。
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- dataSet (numpy array): 训练数据集。
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- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
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- k (int): kNN 算法参数，默认值为 3。
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Returns:
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- int: 预测的分类标签。
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"""
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# 计算样本数量和特征数量
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numSamples, numFeatures = dataSet.shape
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# 计算马氏距离
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# 首先计算训练集的均值和协方差矩阵
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meanVals = np.mean(dataSet, axis=0)
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covMat = np.cov(dataSet, rowvar=False)
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# 计算待分类样本与训练集中每个样本的马氏距离
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inXMinusMean = inX - meanVals
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dist = np.sqrt(np.dot(inXMinusMean.T, np.linalg.inv(covMat)).dot(inXMinusMean))
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# 获取距离最近的k个样本的索引
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sortedDistIndices = np.argsort(dist)
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classCount = {}
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# 遍历距离最近的k个样本
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for i in range(k):
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voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
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# 统计每个类别的票数
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classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
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# 选择票数最多的类别作为预测标签
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sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
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return sortedClassCount[0][0]
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def load_data(file_path):
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"""
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加载 TSV 格式数据文件。
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"""
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data = np.loadtxt(file_path, delimiter="\t")
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features = data[:, :-1]
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labels = data[:, -1].astype(int)
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return features, labels
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if __name__ == "__main__":
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# 以下代码可用于测试，可自行随意修改
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train_file = "datingTrainSet2.tsv"
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train_data, train_labels = load_data(train_file)
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# 测试一个样本
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test_sample = np.array([65915, 3.868359, 0.128078])
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predicted_label = classify0(test_sample, train_data, train_labels)
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print(f"The predicted label for the test sample is: {predicted_label}") |